Google團隊研究出高效的量子機器學習方法

毛威凱 | 特約編輯 (臺灣大學化學系碩士生)

量子機器學習(quantum machine learning)被期待能夠以指數級的優勢取代一部分的機器學習工作,幫助人工智慧帶來巨大的突破。2022年6月,Google團隊於科學期刊(Science)上發表了他們對量子機器學習的研究成果。他們首次證實了量子電腦在機器學習的計算上做到了指數級的效率提升,相當於在使用了20個量子位元(qubit)訓練神經網絡(neural network)時,減少了10000倍的測量次數。

該研究所使用的量子處理器Sycamore
該研究所使用的量子處理器Sycamore (圖取自資料來源3)

而這也是量子機器學習領域中,首次以公開發表的方式,交出它具有指數級運算能力的研究證據,不僅展現了Google團隊的量子實力,也算是為目前量子機器學習的發展打了一劑強心針。

資料來源

  1. Quantum advantage in learning from experiments
    https://www.science.org/doi/10.1126/science.abn7293
  2. Google Researchers Find Potential for Quantum Advantage in Machine Learning Tasks
    https://thequantuminsider.com/2022/07/04/google-researchers-find-potential-for-quantum-advantage-in-machine-learning-tasks/
  3. Demonstrating Quantum Supremacy
    https://youtu.be/-ZNEzzDcllU

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